Conjunto de datos de VideoBadminton: Elevando el reconocimiento de acciones en deportes

En el campo de la visión por computadora, reconocer acciones en videos es un área importante de investigación. Esto es especialmente cierto para deportes como el bádminton, donde entender movimientos y técnicas específicas puede impactar mucho en el análisis de rendimiento y el entrenamiento. Los métodos tradicionales han avanzado con varios conjuntos de datos, pero hay una creciente necesidad de conjuntos de datos de video más detallados que se enfoquen en acciones específicas en los deportes.

Aquí es donde entra el conjunto de datos VideoBadminton. Se centra en grabaciones de alta calidad de partidos de bádminton y busca mejorar cómo reconocemos las diferentes acciones en el bádminton, facilitando el análisis de los movimientos de los jugadores para investigadores y entrenadores.

#La Necesidad de Conjuntos de Datos Detallados

Existen muchos conjuntos de datos populares para el reconocimiento de acciones, como UCF101 y Kinetics. Aunque estos conjuntos contienen una gran variedad de acciones, a menudo solo capturan categorías más amplias y pueden perder los detalles más finos en acciones específicas. En los deportes, entender las diferencias entre acciones similares es vital para que entrenadores y jugadores mejoren sus técnicas.

Para abordar esta demanda, creamos el conjunto de datos VideoBadminton. Este conjunto proporciona una colección detallada de acciones de bádminton, permitiendo un análisis más profundo de los movimientos y técnicas de los jugadores.

#Creando el Conjunto de Datos VideoBadminton

#Recolección de datos

El conjunto de datos VideoBadminton se construyó a partir de videos de práctica de 19 jugadores habilidosos de un equipo de bádminton. Este grupo incluye 15 jugadores masculinos y 4 femeninos, todos con habilidades avanzadas que los hacen similares a jugadores profesionales. El objetivo era captar una amplia gama de acciones de bádminton para asegurar un conjunto de datos exhaustivo.

Las acciones seleccionadas para el conjunto se basaron en pautas de la Federación Mundial de Bádminton. Estas incluyen varios golpes como saques, remates y jugadas defensivas. Cada una de las 18 acciones proporciona una vista detallada de las técnicas usadas en bádminton, reflejando la naturaleza dinámica del deporte.

#Configuración de la Cámara

Durante la recolección de datos, se usó una cámara de alta calidad para grabar los partidos. La cámara se colocó a unos 2 metros detrás de la línea de fondo de la cancha y se elevó a 4.5 metros para una mejor visibilidad. Esta posición ayudó a captar claramente los movimientos de los jugadores, asegurando que la dinámica de cada acción estuviera bien documentada. La cámara grabó en alta resolución y a una velocidad de fotogramas rápida para mantener el ritmo con los rápidos movimientos del bádminton.

#Corrección de Video

Como la cámara usaba un lente gran angular, introdujo algunas distorsiones en el metraje. Para solucionarlo, se realizó un proceso de calibración con software que corrigió estas distorsiones. Este paso es crucial, ya que las líneas de la cancha y las posiciones de los jugadores son importantes para la fiabilidad del conjunto de datos.

#Etiquetado de Datos

El etiquetado humano fue un paso significativo para preparar el conjunto de datos. Varios estudiantes con experiencia en bádminton participaron en la identificación y etiquetado de las acciones filmadas en los videos. El entrenador principal del equipo de bádminton revisó los datos etiquetados para asegurar la precisión y fiabilidad. Este proceso exhaustivo minimizó errores en el conjunto final.

#Segmentación y Aumento de Datos

Después de etiquetar, se cortaron los videos completos de los partidos en clips más pequeños que correspondían a acciones específicas. Esta segmentación facilitó el análisis de acciones concretas durante los procesos de entrenamiento y prueba. Para mejorar aún más el conjunto de datos, se grabaron videos adicionales usando técnicas de alimentación de pelotas controladas para asegurar que también se representaran acciones menos comunes.

#Analizando el Conjunto de Datos VideoBadminton

#Estadísticas del Conjunto de Datos

El conjunto de datos VideoBadminton incluye un total de 7,822 clips, sumando 145 minutos de metraje. Con 18 categorías de acción distintas, representa una rica fuente de datos para entrenar y evaluar modelos de reconocimiento de acciones en bádminton.

Para entender mejor el conjunto de datos, se realizaron análisis para medir la complejidad de los fotogramas del video y los cambios entre fotogramas consecutivos. Estos datos ayudan a evaluar la riqueza de la información en los videos, que es crítica para las tareas de reconocimiento de acciones.

#Clases de Acción

El conjunto de datos consta de 18 clases de acción específicas, que incluyen:

• Saque Corto
• Vuelo Cruzado
• Lift
• Remate Ligero
• Bloqueo
• Drop Shot
• Push Shot
• Slice Transicional
• Corte
• Rush Shot
• Clear Defensivo
• Drive Defensivo
• Clear
• Saque Largo
• Smash
• Flat Shot
• Drive Plano de Fondo
• Saque Plano Corto

Estas clases cubren toda la gama de movimientos en bádminton, permitiendo un estudio detallado de cada acción.

#Evaluando Modelos de Reconocimiento de Acciones

El siguiente paso fue evaluar varios modelos de reconocimiento de acciones usando el conjunto de datos VideoBadminton. Se probaron diferentes métodos para identificar fortalezas y debilidades en el reconocimiento de acciones de bádminton.

#Modelos Probados

Se utilizaron varios modelos avanzados para el reconocimiento de acciones, incluyendo:

• R(2+1)D
• SlowFast
• TimeSformer
• Swim
• MViT-V2
• ST-GCN
• PoseC3D

Cada modelo fue entrenado y evaluado según qué tan bien reconocía las acciones presentes en el conjunto de datos VideoBadminton.

#Métricas de Rendimiento

El rendimiento de cada modelo fue evaluado usando varias métricas, tales como:

• Precisión Top-1: Esto mide la tasa en la que la predicción de mayor probabilidad del modelo coincide con la acción real.
• Precisión Top-5: Esto verifica si la etiqueta de acción verdadera está entre las cinco principales predicciones del modelo.
• Precisión Media por Clase: Esto da la precisión promedio a través de todas las clases de acción, asegurando que cada clase se evalúe de manera justa.

#Hallazgos Clave de las Evaluaciones

A través de las pruebas de estos modelos, se observó que algunos funcionaban mejor que otros. El modelo SlowFast se destacó con alta precisión Top-1 y Top-5, indicando su efectividad en el reconocimiento de acciones de bádminton. Por otro lado, modelos como MViT-V2 mostraron un rendimiento más bajo, sugiriendo desafíos en adaptarse a las características específicas del conjunto de datos.

#Perspectivas Obtenidas

Las evaluaciones destacaron la necesidad de un desarrollo continuo en los métodos de reconocimiento de acciones. Si bien algunos modelos sobresalieron, otros revelaron la importancia del diseño del modelo para lograr un mejor rendimiento. Esta información es crítica para futuras investigaciones y ayuda a guiar el diseño de algoritmos más efectivos para el reconocimiento de acciones en deportes.

#Aplicaciones Potenciales de VideoBadminton

El conjunto de datos VideoBadminton puede servir para varios propósitos prácticos en el campo de la ciencia del deporte. Algunas aplicaciones incluyen:

• Entrenamiento de Atletas: Los entrenadores pueden usar el conjunto de datos para analizar las técnicas de los jugadores e identificar áreas de mejora.
• Transmisión Automática: Con los datos, se pueden desarrollar sistemas para resaltar automáticamente momentos clave en los partidos, mejorando la experiencia de visualización para los aficionados.
• Prevención de Lesiones: Al estudiar los movimientos en el conjunto de datos, los investigadores pueden identificar patrones que pueden llevar a lesiones y desarrollar programas de entrenamiento para mitigar estos riesgos.
• Recurso de Investigación: El conjunto de datos es valioso para la investigación académica en movimiento humano, proporcionando información sobre coordinación y técnica en bádminton.

#Conclusión

El conjunto de datos VideoBadminton representa un avance significativo en el área de reconocimiento de acciones para deportes. Al ofrecer una colección completa de acciones de bádminton, llena un vacío dejado por los conjuntos de datos existentes. La cuidadosa construcción, etiquetado y evaluación lo convierten en un recurso confiable para futuras investigaciones. A medida que se logran más avances en los métodos de reconocimiento de acciones, se espera que los conocimientos obtenidos del conjunto de datos VideoBadminton conduzcan a una mayor comprensión y mejora en las técnicas y el entrenamiento de bádminton.

#Direcciones Futuras

La investigación futura se beneficiará del conjunto de datos VideoBadminton al abordar los desafíos mencionados durante las evaluaciones. Al refinar modelos y probar nuevas técnicas, el campo del reconocimiento de acciones puede seguir evolucionando. El objetivo final es desarrollar sistemas que proporcionen alta precisión y fiabilidad en la identificación de acciones en deportes, allanando el camino para mejores herramientas de entrenamiento y análisis de rendimiento.